應(yīng)用隨機(jī)前沿模型評(píng)測中國區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新效率

應(yīng)用隨機(jī)前沿模型評(píng)測中國區(qū)域研發(fā)創(chuàng)新效率

一、引言近年來，為實(shí)現(xiàn)中國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)、健康發(fā)展，中國政府將“提高自主創(chuàng)新能力，建立創(chuàng)新型國家”作為新時(shí)期國家發(fā)展戰(zhàn)略的核心，試圖通過技術(shù)創(chuàng)新、科技進(jìn)步來提升產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長方式，并以此來帶動(dòng)未來經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展。數(shù)據(jù)顯示，近年來，中國研發(fā)創(chuàng)新投入持續(xù)攀升，研發(fā)經(jīng)費(fèi)從2000年的859.7億元，增長到2007年的3710.2億元，年均增長20.1％，其絕對規(guī)模已位居世界第五；與此同時(shí)，R&D人員總量也有大幅增長，從2000年的92.2萬人年，增長到2007年173.6萬人年，總數(shù)僅次于美國，位居世界第二①。但應(yīng)當(dāng)指出，增加創(chuàng)新資源投入只是建立創(chuàng)新型國家的必要條件而非充分條件。中國在創(chuàng)新型國家建設(shè)過程當(dāng)中，不僅要注重創(chuàng)新資源的總量投入，更要注重其效率問題，特別是在相對于發(fā)達(dá)國家，中國科技創(chuàng)新資源嚴(yán)重不足的情況下，效率問題就變得更為突出。事實(shí)上，自Freeman(1987)提出國家創(chuàng)新系統(tǒng)概念以來，對不同國家成功創(chuàng)新模式的考察以及績效的測度一直是學(xué)術(shù)界探討的一項(xiàng)主要內(nèi)容(Lundvall,1992;Nelson,1993;Furmanetal.,2002;PorterandStern,2002;NasierowskiandArcelus,2003；Wang,2007;WangandHuang,2007;SharmaandThomas,2008)。但是對于中國，由于不同區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大，如果不考慮這種區(qū)域間的發(fā)展差異而僅僅是基于國家整體層面考察其創(chuàng)新能力可能有失偏頗(LiuandWhite,2001)。因此，基于區(qū)域?qū)哟蝸砜疾熘袊膭?chuàng)新能力可能更為合適(Li,2009)，也即考察中國區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的創(chuàng)新能力。作為國家創(chuàng)新系統(tǒng)的重要組成內(nèi)容，區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)自Cooke(1992)提出以來，便引起學(xué)術(shù)界的高度重視，眾多學(xué)者對其內(nèi)涵及類型(Cookeetal.，1996；AsheimandIsaksen,1996、2002;Autio,1998;CookeandSchienstock,2000)進(jìn)行了較為深入的探討，一般認(rèn)為區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)是由地理上相互臨近的企業(yè)、大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)及地方政府等構(gòu)成的區(qū)域性組織體系，且企業(yè)在這一體系中發(fā)揮主體作用。需要注意的是，上述研究均是建立在市場機(jī)制較為完善的發(fā)達(dá)國家，但是像中國這樣處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌時(shí)期的發(fā)展中國家，一方面企業(yè)是否已成為創(chuàng)新的主體尚值得進(jìn)一步考察；另一方面由于地方政府在科技政策制定和資金調(diào)配方面擁有較大的權(quán)利，對各個(gè)地區(qū)創(chuàng)新能力的形成和發(fā)展起著巨大的作用，因此在考核中國區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的創(chuàng)新效率時(shí)就不能不把地方政府的影響考慮在內(nèi)。本文研究的主要目的即是測評(píng)中國區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)績效，并以此為基礎(chǔ)考察企業(yè)、大學(xué)、科研機(jī)構(gòu)、地方政府及金融機(jī)構(gòu)等區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)主體要素行為及其聯(lián)結(jié)關(guān)系對創(chuàng)新效率的影響。越來越多的文獻(xiàn)關(guān)注中國創(chuàng)新活動(dòng)的效率問題，學(xué)者們分別從企業(yè)、產(chǎn)業(yè)及區(qū)域等層面對其進(jìn)行了分析。在企業(yè)與產(chǎn)業(yè)層面，學(xué)者們的研究一方面主要是對研發(fā)創(chuàng)新效率進(jìn)行測算(Zhang，2003；吳延兵，2008；吳和成，2008)，另一方面則是集中考察企業(yè)規(guī)模、市場結(jié)構(gòu)及產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)等因素對創(chuàng)新效率的影響(馮根福，2006；朱有為、徐康寧，2006；鄧進(jìn)，2007)。在基于區(qū)域?qū)用娴难芯恐?，劉順忠和官建?2001)、官建成和何穎(2005)以R&D經(jīng)費(fèi)支出等指標(biāo)作為研發(fā)創(chuàng)新的投入指標(biāo)，測算了各省份的創(chuàng)新效率；李習(xí)保(2007)則在測算各省份研發(fā)創(chuàng)新效率的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步考察了產(chǎn)業(yè)集群、人力資本、地區(qū)財(cái)政支持及開放程度等因素對創(chuàng)新效率的影響。本文將運(yùn)用1998-2007年中國30個(gè)省份的研發(fā)數(shù)據(jù)，對各個(gè)省份研發(fā)創(chuàng)新資源利用效率情況做進(jìn)一步考察。與以往研究相比，本文主要在以下兩個(gè)方面作了拓展：第一，我們在確定中國各省份研發(fā)創(chuàng)新的投入時(shí)核算了R&D資本存量，而非以往文獻(xiàn)中通常采用的R&D經(jīng)費(fèi)支出這一流量指標(biāo)。由于R&D投入對當(dāng)期及日后的創(chuàng)新活動(dòng)都會(huì)產(chǎn)生影響(Griliches，1980；吳延兵,2006)，因此如果以R&D經(jīng)費(fèi)支出作為投入指標(biāo)勢必會(huì)使測算結(jié)果產(chǎn)生較大偏差，不能真實(shí)的反映各地區(qū)研發(fā)創(chuàng)新的發(fā)展情況。吳延兵(2006、2008)雖然對R&D資本存量進(jìn)行了核算，但其對象是地區(qū)工業(yè)企業(yè)，而非地區(qū)總的R&D資本。第二，我們從區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的角度，考察了區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部主體要素及其聯(lián)結(jié)關(guān)系對創(chuàng)新效率的影響。李習(xí)保(2007)的研究亦對創(chuàng)新效率的影響因素進(jìn)行了分析，但這些影響因素的選擇卻具有隨機(jī)性，為何要選擇這些因素尚缺乏充分的理由。而本文基于區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)角度的考察，一方面奠定了論文研究的理論基礎(chǔ)，使得要素的選擇更具科學(xué)性；更為重要的是，通過考核近年來各地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部建設(shè)情況，檢驗(yàn)其對創(chuàng)新效率的影響，對于進(jìn)一步有針對性地改善區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境，提升區(qū)域創(chuàng)新能力具有重要的政策指導(dǎo)價(jià)值。沿襲Griliches(1990)的研究，本文將創(chuàng)新過程視為一個(gè)生產(chǎn)過程，將中國的各個(gè)省份視為一個(gè)投入一定人力和財(cái)力進(jìn)行創(chuàng)新生產(chǎn)的生產(chǎn)部門，通過建立一個(gè)跨省份的研發(fā)創(chuàng)新效率分析框架，應(yīng)用隨機(jī)前沿分析(StochasticFrontierAnalysis，SFA)方法測評(píng)各個(gè)省份的研發(fā)創(chuàng)新效率，并分析其影響因素。文章后續(xù)部分結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分簡述研究方法；第三部分簡要介紹數(shù)據(jù)和變量；第四部分對研究結(jié)果進(jìn)行討論；最后給出結(jié)論。二、研究方法本文將中國的各個(gè)省份看作是投入一定研發(fā)創(chuàng)新資源(人力和財(cái)力等)進(jìn)行創(chuàng)新生產(chǎn)的決策部門，這些資源的投入總量及合理利用決定了一個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新潛力(創(chuàng)新活動(dòng)的最大產(chǎn)出)。如果一個(gè)地區(qū)的實(shí)際產(chǎn)出與潛力產(chǎn)出相一致，我們就認(rèn)為這個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新活動(dòng)是技術(shù)有效的，否則技術(shù)無效。研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)的技術(shù)效率，我們簡稱為創(chuàng)新效率。關(guān)于技術(shù)效率，根據(jù)Farrel(1957)，技術(shù)效率是和生產(chǎn)可能性邊界(ProductionFrontier)聯(lián)系在一起的?？紤]單一產(chǎn)出的情況，生產(chǎn)可能性邊界即是指在一定要素投入下所能達(dá)到的最大產(chǎn)出所形成的曲線。技術(shù)效率便是一個(gè)生產(chǎn)部門在等量要素投入條件下實(shí)際產(chǎn)出與最大產(chǎn)出的比率。目前評(píng)測決策單元技術(shù)效率的方法主要有參數(shù)法和非參數(shù)法兩大類。非參數(shù)方法以Chames等(1978)提出的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)方法為代表，該方法采用線性規(guī)劃技術(shù)，無需設(shè)定函數(shù)形式，從而避免了主觀設(shè)定函數(shù)的影響，且在處理多投入多產(chǎn)出的效率度量上具有優(yōu)勢。但DEA也由于設(shè)定了確定邊界，并且不考慮測量誤差的存在而具有不足之處(朱有為和徐康寧，2006)。參數(shù)方法以隨機(jī)前沿分析(StochasticFrontierAnalysis,SFA)方法為代表，該方法由Aigner等(1977)、Meeusen和Broeck(1977)、Battese和Corra(1977)提出。SFA采用計(jì)量方法對前沿生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，有更為堅(jiān)實(shí)的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)。通過估計(jì)生產(chǎn)函數(shù)對生產(chǎn)過程進(jìn)行描述，使技術(shù)效率估計(jì)得到控制，并且SFA方法不僅可以測算每個(gè)個(gè)體的技術(shù)效率，而且可以定量分析各種相關(guān)因素對個(gè)體效率差異的具體影響。本文研究旨在解決兩個(gè)基本問題：第一，各個(gè)地區(qū)的創(chuàng)新活動(dòng)有效率嗎？第二，如果沒有效率，那么非效率程度又依賴于哪些因素？SFA方法正好符合本文的研究意旨，可以有效地解決上述問題。因此，本文選用SFA方法對中國區(qū)域創(chuàng)新過程中的效率情況進(jìn)行考察?，F(xiàn)有文獻(xiàn)中，SFA方法已應(yīng)用到國家層次(Wang，2007)及企業(yè)層次(Zhang，2003；吳延兵，2006)創(chuàng)新效率的評(píng)測當(dāng)中，而將其應(yīng)用于區(qū)域?qū)哟握潜疚年P(guān)注的問題。根據(jù)Kumbhakar和Lovell(2000)的總結(jié)，隨機(jī)前沿模型的一般形式如式(1)所示：技術(shù)效率TE定義為實(shí)際產(chǎn)出期望與前沿面產(chǎn)出期望的比值，即：在具體選擇生產(chǎn)函數(shù)時(shí)，較為常用的有柯布-道格拉斯和超越對數(shù)兩種形式。前者雖然形式簡單，但假定技術(shù)中性和產(chǎn)出彈性固定；后者放寬了這些假設(shè)(傅曉霞、吳利學(xué)，2007)，且在形式上更加靈活，能更好地避免由于函數(shù)形式的誤設(shè)而帶來的估計(jì)偏差(王爭、史晉川，2007)。本文分析中采用的是面板數(shù)據(jù)，隨著時(shí)間的推移，技術(shù)是否為中性，產(chǎn)出彈性是否固定，研究中并不能事先確定，因此選用超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)的隨機(jī)前沿模型，具體形式如式(6)所示。式中，β為待估計(jì)變量的系數(shù)，j和l代表第j和l個(gè)投入變量，其余變量和誤差項(xiàng)定義與前文相同。三、數(shù)據(jù)與變量本文所使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于1999-2008年各期的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。以1998年為考察基期是因?yàn)楸疚氖褂玫难邪l(fā)投入數(shù)據(jù)，《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》從1998年才開始記載。另外，文中研究對象為中國內(nèi)地的30個(gè)省級(jí)行政地區(qū)，而西藏由于數(shù)據(jù)不全，分析中暫時(shí)不予考慮。我們選取的30個(gè)省份的研發(fā)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)均不為零，這也保證了在建立生產(chǎn)函數(shù)時(shí)可以對其做對數(shù)處理。此外，為了研究的需要，我們沿襲中國傳統(tǒng)的東、中、西部劃分，對三大地區(qū)的研發(fā)創(chuàng)新效率狀況進(jìn)行比較，以考察研發(fā)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的結(jié)合程度。其中東部包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中部包括山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部包括廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。(一)投入與產(chǎn)出變量有關(guān)研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)的投入，文獻(xiàn)中通常選用R&D經(jīng)費(fèi)支出和R&D人員投入來表征(PavittandWald，1971；Boundetal.，1984；SharmaandThomas，2008；劉順忠、官建成，2001；馮根福等，2006；李習(xí)保，2007)。R&D經(jīng)費(fèi)支出反映了年度內(nèi)執(zhí)行單位的實(shí)際研發(fā)資金投入，是一項(xiàng)流量指標(biāo)。但正如Griliches(1980)及吳延兵(2006)指出的，R&D活動(dòng)對知識(shí)生產(chǎn)的影響不僅反映在當(dāng)期，對以后的知識(shí)生產(chǎn)也將產(chǎn)生影響。因此，測算創(chuàng)新活動(dòng)的效率時(shí)應(yīng)該首先核算R&D資本存量。參考吳延兵(2008)的做法，采取永續(xù)盤存法來核算R&D存量，計(jì)算公式為：進(jìn)一步需要估算基期資本存量，假設(shè)R&D資本存量的增長率等于R&D經(jīng)費(fèi)的增長率，則基期資本存量的估算公式為：而至于研發(fā)創(chuàng)新的另一項(xiàng)投入指標(biāo)R&D人員，文中選用R&D人員全時(shí)當(dāng)量來衡量，其值為報(bào)告年內(nèi)R&D全時(shí)人員數(shù)加非全時(shí)人員按工作量折算成全時(shí)人員數(shù)的總和。在衡量創(chuàng)新過程的產(chǎn)出時(shí)，文中選取發(fā)明專利授權(quán)量作為考核指標(biāo)。事實(shí)上，專利是否適合于衡量創(chuàng)新產(chǎn)出，學(xué)術(shù)界一直存在質(zhì)疑。這主要是由于一些發(fā)明并不申請專利，因此專利在反映創(chuàng)新活動(dòng)的全部成果時(shí)存在不足(PakesandGriliches，1984)；而且由于專利質(zhì)量的不同，在體現(xiàn)創(chuàng)新成果的經(jīng)濟(jì)價(jià)值上也存在一定的缺陷(Griliches，1990；吳延兵，2006)?；诖耍恍W(xué)者開始嘗試一些新的指標(biāo)，比如新產(chǎn)品開發(fā)項(xiàng)目數(shù)(馮根福等，2006；吳延兵，2008)、新產(chǎn)品銷售收入(Zhangetal.，2003；朱有為、徐康寧，2006)等。顯然，新產(chǎn)品開發(fā)項(xiàng)目數(shù)存在著與專利類似的缺陷，即并不能全面反映出創(chuàng)新成果的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和商業(yè)化水平；新產(chǎn)品銷售收入雖然能夠較好地衡量創(chuàng)新產(chǎn)出，但相關(guān)統(tǒng)計(jì)年鑒中并沒有分省份的這一指標(biāo)。因此，盡管專利在衡量創(chuàng)新產(chǎn)出時(shí)存在著諸多缺陷，但由于找到更好的替代指標(biāo)還存在一定的困難，目前研究中依然被廣泛使用。比如，Nasierowski和Arcelus(2003)、Wang(2007)對不同國家R&D創(chuàng)新活動(dòng)效率的比較，Akihiro和Shoko(2008)對日本醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)R&D創(chuàng)新效率變化情況的測度，以及官建成和何穎(2005)等對中國區(qū)域創(chuàng)新效率的研究均選取專利作為創(chuàng)新產(chǎn)出的主要考核指標(biāo)。在我國，專利包括發(fā)明、實(shí)用新型和外觀設(shè)計(jì)3種形式。3種專利中，發(fā)明專利是衡量創(chuàng)新產(chǎn)出水平的較好指標(biāo)，其技術(shù)含量高且申請量很少受到專利授權(quán)機(jī)構(gòu)審查能力的約束，更能客觀地反映出一個(gè)地區(qū)原始創(chuàng)新能力與科技綜合實(shí)力(官建成、何穎，2005；劉鳳朝，2006)。因此，本文選用發(fā)明專利授權(quán)量作為創(chuàng)新產(chǎn)出考核指標(biāo)，而至于技術(shù)含量較低的其他兩種專利，分析中暫時(shí)不予考慮。(二)影響因素理論上講，任何與創(chuàng)新活動(dòng)相關(guān)的因素都可能對創(chuàng)新效率造成影響，本文主要基于系統(tǒng)角度，考察區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)企業(yè)、高校、科研機(jī)構(gòu)、地方政府、金融機(jī)構(gòu)等主體要素及它們之間的聯(lián)結(jié)關(guān)系對創(chuàng)新效率的影響。同時(shí)為了研究的方便，我們將主體要素分為直接主體和間接主體。直接主體主要包括企業(yè)、高校和科研機(jī)構(gòu)，它們直接參與研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)；而間接主體主要是指政府和金融機(jī)構(gòu)等公共組織，它們主要是在制度建設(shè)、資金調(diào)配上對創(chuàng)新活動(dòng)予以支持。各主體要素及其之間的關(guān)系如圖1所示。圖1區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)主體要素地方政府是研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)有效開展的重要支持機(jī)構(gòu)，在區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)中扮演著重要的角色。地方政府通過建立和實(shí)施促進(jìn)創(chuàng)新有效發(fā)展的機(jī)制和法律法規(guī)，改善地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施條件等措施營造良好的創(chuàng)新環(huán)境，更為直接地，通過財(cái)政科技撥款、稅收優(yōu)惠及政府采購等渠道對創(chuàng)新活動(dòng)進(jìn)行直接資助；金融機(jī)構(gòu)是創(chuàng)新活動(dòng)的重要資金來源，亦可為創(chuàng)新組織提供金融咨詢服務(wù)。金融機(jī)構(gòu)通過為創(chuàng)新項(xiàng)目提供信貸資本，為科技型中小企業(yè)提供風(fēng)險(xiǎn)資金等形式對創(chuàng)新活動(dòng)提供資金支持，并可利用其金融信息與人才優(yōu)勢為企業(yè)提供專業(yè)服務(wù)，提高資金的營運(yùn)效率；企業(yè)、大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)是參與研發(fā)創(chuàng)新的直接主體。大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)主要從事基礎(chǔ)性和應(yīng)用性研究，為企業(yè)提供所需的基礎(chǔ)知識(shí)，而企業(yè)與市場直接接觸，其研發(fā)活動(dòng)主要集中在應(yīng)用與開發(fā)領(lǐng)域。從企業(yè)與高校、科研機(jī)構(gòu)之間的聯(lián)結(jié)關(guān)系來看，企業(yè)可以通過委托高校對研發(fā)人員培訓(xùn)、委托高校、科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行研發(fā)、建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室或直接購買專利等渠道與高校和科研機(jī)構(gòu)取得聯(lián)系，而高校與科研機(jī)構(gòu)為企業(yè)提供知識(shí)支持，并將其研究成果轉(zhuǎn)接至企業(yè)，同時(shí)也獲得了商業(yè)收益。從上文分析也可以看出，無論是直接主體之間，還是間接主體與直接主體之間，它們之間的聯(lián)結(jié)關(guān)系都是紛繁復(fù)雜的。如果詳盡地考察這些聯(lián)結(jié)關(guān)系對創(chuàng)新效率的影響，一方面我們無法找出所有的聯(lián)結(jié)關(guān)系，另一方面由于一些聯(lián)結(jié)關(guān)系本身無法得到數(shù)量上的定義或數(shù)據(jù)上的支持，也就無法對其進(jìn)行定量化的考察。基于此，我們在考核各主體之間的關(guān)系時(shí)，主要是以它們之間在資金方面的聯(lián)結(jié)來近似表征的。我們將從以下幾個(gè)方面來檢驗(yàn)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部構(gòu)成對創(chuàng)新活動(dòng)效率的影響。(1)地方政府對創(chuàng)新活動(dòng)的資助；(2)金融機(jī)構(gòu)對創(chuàng)新活動(dòng)的支持；(3)企業(yè)、高校及科研機(jī)構(gòu)等直接主體在地區(qū)研發(fā)創(chuàng)新過程中參與強(qiáng)度的影響；(4)企業(yè)、高校及科研機(jī)構(gòu)等直接主體之間聯(lián)結(jié)關(guān)系對創(chuàng)新活動(dòng)的影響。下面我們對這4項(xiàng)因素逐一進(jìn)行分析。1.地方政府對創(chuàng)新活動(dòng)的資助由于創(chuàng)新活動(dòng)，特別是基礎(chǔ)研究活動(dòng)具有公共物品的屬性，個(gè)體投資者往往無法獨(dú)占其創(chuàng)新成果的全部收益(Nelson，1959；Arrow，1962)，這就會(huì)降低私人投資的積極性。為了克服這一不足，政府傾向于采用撥款資助及稅收優(yōu)惠等政策工具對研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)進(jìn)行扶持。Guellec和Pottelsberghe(2000)、Czarnitzki和Hussinger(2004)及Czarnitzki和Licht(2006)等人的研究發(fā)現(xiàn)政府資助降低了企業(yè)的研發(fā)成本和風(fēng)險(xiǎn)，刺激了企業(yè)的研發(fā)積極性，因此對專利產(chǎn)出具有積極的影響。但Lichtenberg(1989)、Wallsten(2000)等人的研究卻發(fā)現(xiàn)政府資助一定程度上擠出了企業(yè)的R&D投資，降低了研發(fā)創(chuàng)新的產(chǎn)出水平。在具體衡量地方政府對創(chuàng)新活動(dòng)的資助時(shí)，其資助金額數(shù)據(jù)可從《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》中直接獲得，我們將其除以地區(qū)總的科技經(jīng)費(fèi)籌集金額得到政府資助強(qiáng)度指標(biāo)，并用其來表征區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)中地方政府的影響。2.金融機(jī)構(gòu)對創(chuàng)新活動(dòng)的支持企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新需要大量的資金，單靠企業(yè)自籌往往無法滿足這一需求，這就需要拓展新的籌資渠道，而金融機(jī)構(gòu)可以為企業(yè)提供研發(fā)資金支持(Tadesse，2002)。另一方面，創(chuàng)新具有不確定性特征(StoreyandSykes，1996；LaneandMaxfield，2005)，企業(yè)投入資金進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新并不一定就能獲得成功，其也面臨著失敗的風(fēng)險(xiǎn)，而金融機(jī)構(gòu)可以通過為企業(yè)提供不同的金融資本組合來優(yōu)化研發(fā)資源配置，規(guī)避創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)。因此，金融機(jī)構(gòu)的支持對研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)的有效開展具有積極意義。在衡量金融機(jī)構(gòu)對創(chuàng)新活動(dòng)的影響時(shí)，我們同樣根據(jù)《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》的數(shù)據(jù)記載，用金融機(jī)構(gòu)科技貸款除以地區(qū)總的科技經(jīng)費(fèi)籌集額來表征區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)中金融機(jī)構(gòu)的支持程度。3.企業(yè)、高校及科研機(jī)構(gòu)的參與強(qiáng)度參與強(qiáng)度是指各主體要素在地區(qū)研發(fā)創(chuàng)新過程中所扮演的角色、發(fā)揮的作用，亦即各主體在研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)中所承擔(dān)的比重。企業(yè)、高校以及科研機(jī)構(gòu)在區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)中扮演著不同的角色，具有不同的功能定位(Buesaetal.,2006)。在成熟的市場經(jīng)濟(jì)條件下，企業(yè)是按照市場機(jī)制配置創(chuàng)新資源進(jìn)行知識(shí)創(chuàng)造并取得收益的直接主體，是參與創(chuàng)新實(shí)踐最為活躍的因素和最重要的組成部分。而大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)是創(chuàng)新的知識(shí)庫和知識(shí)源，其功能主要體現(xiàn)在知識(shí)的生產(chǎn)、傳播和轉(zhuǎn)讓等方面(郭樹東等，2004)。因此，不同主體參與研發(fā)創(chuàng)新的強(qiáng)度不同，會(huì)使地區(qū)表現(xiàn)出不同的創(chuàng)新能力，進(jìn)而影響地區(qū)研發(fā)創(chuàng)新的績效。《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》詳細(xì)記錄了企業(yè)、高校及科研機(jī)構(gòu)各自的研發(fā)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出金額。我們用企業(yè)的研發(fā)經(jīng)費(fèi)支出金額除以三者的合計(jì)金額來表示區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)中企業(yè)參與創(chuàng)新的強(qiáng)度。顯然，用1減去這一比例即為高校與科研機(jī)構(gòu)的參與強(qiáng)度。當(dāng)然，這里我們并沒有對高校與科研機(jī)構(gòu)做進(jìn)一步細(xì)分。4.企業(yè)、高校及科研機(jī)構(gòu)之間的聯(lián)結(jié)關(guān)系區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)部主體之間的交互作用對創(chuàng)新績效具有重要的影響(Lundvall，1988；Edquistetal.，2002)。企業(yè)、高校和科研機(jī)構(gòu)之間通過各種正式或非正式的合作聯(lián)結(jié)關(guān)系，比如技術(shù)轉(zhuǎn)讓、合作開發(fā)、共同成立新的研究機(jī)構(gòu)等，促進(jìn)了各主體之間信息的流動(dòng)和知識(shí)的共享，這樣一方面彌補(bǔ)了單一主體自主研發(fā)知識(shí)不足的缺陷，滿足了其對新知識(shí)的需求，另一方面也促進(jìn)了創(chuàng)新系統(tǒng)內(nèi)新知識(shí)的快速擴(kuò)散和采用，進(jìn)而提升了創(chuàng)新系統(tǒng)的整體績效。為了衡量各主體之間聯(lián)結(jié)關(guān)系對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響，類似上文的指標(biāo)建構(gòu)方法，我們設(shè)置各地區(qū)高?？萍蓟顒?dòng)經(jīng)費(fèi)籌集中企業(yè)資金所占的比例和各地區(qū)科研機(jī)構(gòu)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)籌集中企業(yè)資金所占的比例兩項(xiàng)指標(biāo)來分別表征企業(yè)與高校、企業(yè)與科研機(jī)構(gòu)之間的聯(lián)結(jié)關(guān)系。需要注意的是，我們并沒有考察高校與科研機(jī)構(gòu)之間的關(guān)系，這主要是由于高校與科研機(jī)構(gòu)之間的合作很少是通過資金的輸入與輸出來形成的，因而我們也無法對其進(jìn)行定量估計(jì)。當(dāng)然，這并不表明高校與科研機(jī)構(gòu)之間的聯(lián)結(jié)就不重要，相反兩者之間的技術(shù)合作亦是新知識(shí)產(chǎn)生的一項(xiàng)重要途徑。(三)其他控制變量為準(zhǔn)確地估計(jì)區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)主體要素對創(chuàng)新效率的影響，我們對其他一些相關(guān)變量進(jìn)行了控制。此變量包括：地區(qū)勞動(dòng)者素質(zhì)，用每百萬人在校大學(xué)生數(shù)來表征；地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施水平，用地區(qū)郵電業(yè)務(wù)總量占GDP的比重來表征；地理區(qū)位特征，用地區(qū)虛擬變量來表征(1表示東部地區(qū)，0表示中西部地區(qū))；地區(qū)產(chǎn)業(yè)特征，用規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)增加值中高技術(shù)產(chǎn)業(yè)份額來表征。綜合上述分析，在本文選取的創(chuàng)新活動(dòng)投入產(chǎn)出指標(biāo)框架內(nèi)，可建立如下超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)隨機(jī)前沿經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停悍謩e表示企業(yè)與高校、企業(yè)與科研機(jī)構(gòu)之間的聯(lián)結(jié)關(guān)系，Particpate表示企業(yè)、高校及科研機(jī)構(gòu)的參與強(qiáng)度，而Labor、Base、Geog、Industry分別為控制變量勞動(dòng)者素質(zhì)、基礎(chǔ)設(shè)施、地理區(qū)位和產(chǎn)業(yè)特征。本文中使用的變量及其定義如表1所示，而對這些變量的描述性統(tǒng)計(jì)可見表2。四、結(jié)果分析創(chuàng)新活動(dòng)過程中，從R&D投入到專利產(chǎn)出存在著一定的時(shí)間滯后。劉順忠和官建成(2002)將這一滯后時(shí)間設(shè)定為1年，Goto和Suzuk(1989)、Furman等(2002)設(shè)定為2年，Li(2009)的考察則認(rèn)為中國發(fā)明專利申請獲得授權(quán)大約需要3年左右的時(shí)間，而其他學(xué)者，如Nasierowski和Arcelus(2003)及Wang(2007)等，均未考慮投入與產(chǎn)出的時(shí)間滯后。為全面起見，我們將同時(shí)考察無時(shí)間滯后、滯后1年、滯后2年及滯后3年4種情形下隨機(jī)前沿模型的回歸情況。首先在不考慮效率影響因素的情形下對前沿模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表3所示。表3顯示了在未考慮效率影響因素時(shí)隨機(jī)前沿模型極大似然法估計(jì)結(jié)果。模型1、模型2、模型3和模型4分別表示投入與產(chǎn)出之間無時(shí)間滯后、滯后1年、滯后2年和滯后3年。從估計(jì)結(jié)果來看，模型1～模型4的和γ均通過了顯著性水平為1％的檢驗(yàn)，表明技術(shù)非效率在各地區(qū)的創(chuàng)新生產(chǎn)過程中是顯著存在的，同時(shí)印證了本文采用SFA技術(shù)的合理性。η也顯著異于零且為正，表明技術(shù)非效率是隨時(shí)間加速遞減的，也即研發(fā)創(chuàng)新的技術(shù)效率是隨時(shí)間不斷改善的。除了上面的簡單分析外，我們更關(guān)心傳統(tǒng)的柯布—道格拉斯知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)是否適宜于擬合樣本數(shù)據(jù)，是否適應(yīng)于表達(dá)中國這樣一個(gè)快速發(fā)展國家的知識(shí)生產(chǎn)過程。為此，我們建立了原假設(shè)，即超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)中二次項(xiàng)系數(shù)均為零，也即柯布—道格拉斯知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)適宜擬合樣本數(shù)據(jù)，并用廣義似然率統(tǒng)計(jì)量對原假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)②。檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。從表4結(jié)果可看出，模型1、模型2、模型3和模型4的廣義似然率均大于相應(yīng)的5％顯著性水平下的卡方分布臨界值，因此，我們有充分理由拒絕柯布—道格拉斯知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)更適宜擬合樣本數(shù)據(jù)，更適宜表達(dá)中國知識(shí)生產(chǎn)過程的原假設(shè)。因此，我們在下文效率估計(jì)及影響因素分析時(shí)均選取超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)作為前沿函數(shù)。模型1～模型4效率估計(jì)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表5所示。從表5可看出，無論是無時(shí)間滯后，滯后1年，滯后2年還是滯后3年的模型測算的區(qū)域創(chuàng)新效率均值均較低，最低的為滯后2年的均值，僅為0.219，即使是均值最高的滯后3年的模型4，其值也僅為0.486，尚有超過50％的改善空間。近年來，中國雖然加大了對研